기계학습이란?

인공지능(AI)을 이해하려면 먼저 “컴퓨터에게 시키는 일”이 어떻게 변화해 왔는지를 살펴보면 좋아요. 초창기 컴퓨팅에서는 사람이 알고리즘을 만들어 컴퓨터에게 명령을 내렸어요. 알고리즘은 주어진 입력에 대해 어떤 단계를 밟아 결과를 출력해야 하는지 일일이 설명해놓은 절차라고 볼 수 있죠.

하지만 이 방식에는 분명 한계가 있었어요. 예를 들어 사진 속 인물이나 사물의 종류를 정확히 구분한다거나, 사람 목소리를 듣고 의미를 파악하는 일은 기존의 if-else 문처럼 명확한 규칙을 만들기 어렵거든요.

여기서 인공지능, 특히 기계학습(Machine Learning)이 등장했어요. 기계학습은 “데이터에서 경험을 쌓도록 하여 기계를 학습시키는 방식”이라고 할 수 있어요. 이는 전통적 알고리즘처럼 사람이 모든 규칙을 일일이 정해주는 것이 아니라, 데이터를 통해 기계가 스스로 패턴을 찾아내도록 해요.

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기계학습 모델의 구성

기계학습의 결과물은 크게 ‘훈련 데이터 + 기계학습 알고리즘 = 기계학습 모델’이라는 공식으로 정리할 수 있어요.

• 훈련 데이터(Training Data): 사진, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터가 될 수 있어요.
• 기계학습 알고리즘(ML Algorithm): 데이터를 통해 패턴을 학습하는 방법론이죠.
• 기계학습 모델(ML Model): 데이터와 알고리즘이 만나 완성된 산출물이에요.

아기가 언어를 배우는 방식과 비슷해요

기계학습을 설명할 때 자주 드는 예가 “아기가 세상을 배우는 과정”이에요. 아기에게 “이게 개야” 하고 그림, 사진, 실제 개를 가리켜 보여주다 보면, 어느 순간 아기는 “아, 이게 개라는 거구나!” 하고 스스로 인식해요. 기계학습 모델도 마찬가지로 수많은 “개” 이미지를 보여주면, 그 데이터를 토대로 모델이 스스로 패턴을 찾아내는 거예요.

전통적 프로그래밍과의 차이

전통적인 프로그래밍은 문제를 해결하기 위한 규칙과 조건을 사람이 세세하게 설정해주는 방식이에요. 예를 들면 다음과 같은 if-else 조건문을 생각해 볼 수 있어요.

if (조건) {
   // 이렇게 처리
} else {
   // 저렇게 처리
}

하지만 기계학습은 “조건”을 사람이 다 만드는 대신, 데이터에서 알아서 “조건”에 해당하는 패턴을 찾도록 해요. 그래서 데이터가 충분히 많고, 패턴을 뽑아내는 알고리즘이 잘 설계되어 있다면, 기존 방식으로 풀기 어려웠던 문제도 해결할 수 있게 되죠.

통계와 기계학습

기계학습은 사실 통계학과 떼려야 뗄 수 없는 사이예요. 우리가 데이터를 가지고 “이 데이터는 이런 패턴을 보이는구나”라고 결론을 내리는 방식이 통계와 비슷하거든요. 그래서 “기계학습은 (좋은 의미로) 재탕한 통계다”라는 농담 섞인 말도 종종 하곤 해요.

대규모 모델과 책임 있는 AI

최근에는 OpenAI, 구글, 메타 같은 글로벌 기업들이 ‘거대 언어 모델(LLM)’을 활용한 AI 챗봇이나 생성형 모델을 공개하면서 기계학습의 중요성이 더욱 커졌어요. 대표적으로 ChatGPT와 같은 모델들은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습해, 사용자의 질문에 맞춰 새롭고 자연스러운 문장을 생성해내죠.

• Andrew Ng(앤드류 응) 등 많은 전문가들은 “데이터 중심 AI(Data-Centric AI)”의 중요성을 강조해요. 모델만 키우기보다는 품질 좋은 데이터를 모으고 잘 정제하는 과정이 성능 향상에 큰 영향을 준다는 거예요.
• Yann LeCun(얀 르쿤)이나 Geoffrey Hinton(제프리 힌턴) 같은 AI 선구자들은 지금의 딥러닝 방식에 더해, 미래에는 자기 지도학습(Self-Supervised Learning)이나 새로운 학습 방법론이 발전해 나갈 것이라고 전망하고 있어요.
• 동시에 “책임 있는 AI(Responsible AI)”와 “설명 가능한 AI(XAI)”의 중요성도 커지고 있어요. 모델이 왜 이런 결과를 냈는지 설명할 수 있어야 하고, 사회적·윤리적 문제를 최소화할 수 있도록 설계되어야 한다는 거죠.

인공지능의 다양한 유형 속에서의 기계학습

인공지능에는 기계학습, 딥러닝(Deep Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 다양한 하위 분야가 있어요. 기계학습을 잘 이해해두면 나중에 다른 AI 기법들을 배울 때 훨씬 빠르게 적응할 수 있어요.

인공지능 제품 매니저로서의 중요성

만약 여러분이 인공지능 제품 매니저라면, 이런 기계학습의 원리와 최근 트렌드를 제대로 이해하고 있어야 해요. 모델을 개발하는 팀과 소통하고, 사용자에게 가치 있는 제품을 만들기 위해선 기계학습이 어떤 식으로 작동하고, 어떤 한계가 있으며, 어떤 데이터가 필요한지 등을 알고 있어야 하니까요.

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이상으로 “기계학습이란 무엇인가”에 대해 간략히 정리해봤어요. 핵심은 “데이터를 통해 기계가 스스로 규칙을 찾아낸다”는 점이에요. 그리고 최근에는 대규모 데이터를 활용한 모델들이 급격히 발전하면서, 기계학습이 정말 빠르게 우리 일상에 스며들고 있어요. 앞으로도 AI 분야는 계속 변화할 테니, 꾸준히 최신 동향과 전문가들의 의견에 관심을 가져보면 좋을 것 같아요.